2，操作 1，页面弹框 页面弹框是属于HTML里面的元素，它是由用户在操作页面的时候在本页面弹出的。...('#TANGRAM__PSP_11__footerULoginBtn').click() 2，警告消息框 警告消息框是必须先关闭了用户才能操作的框，它提供了一个确认按钮，以及警告消息。...与警告消息框不同的是，多了个取消按钮 操作代码如下： from time import sleep from selenium import webdriver #引入库 #打开谷歌，网址 driver...() #关闭框操作 接受弹框 alert.dismiss() #关闭框操作 取消弹框 4，提示消息对话（prompt） 提示消息框提供了一个文本字段，用户可以在此字段输入一个内容来响应对话框提示...该消息框有一个”确定”按 钮和一个”取消”按钮。选择”确认”会响应对应的提示信息，选择”取消”会关闭对话框。
当深入研究Windows操作系统上的Python开发领域时，无疑会出现需要终止正在运行的进程的情况。这种终止背后的动机可能涵盖多种情况，包括无响应、过度资源消耗或仅仅是停止脚本执行的必要性。...在这篇综合性的文章中，我们将探讨各种方法来完成使用 Python 终止 Windows 上运行的进程的任务。...方法1：使用多功能“os”模块 “os”模块是Python与操作系统交互的基石，拥有丰富的功能。其中，“system（）”函数提供了一个执行操作系统命令的网关。...shell=True' 参数在 Windows 命令外壳中执行命令时变得不可或缺。 结论 在这次深入的探索中，我们阐明了使用 Python 终止 Windows 上运行的进程的三种不同方法。...通过采用“os”模块，我们授权自己执行操作系统命令。“psutil”库作为一个强大的工具出现，为我们提供了一个全面的、跨平台的系统信息检索和过程操作解决方案。
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。...Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明...，到length(数据框) columns:数据框列的标签，可用于索引数据框，默认同index dtype:强制数据框内数据转向的数据类型，如（float64） copy：是否对输入的数据采取复制的方法生成数据框...3.数据框的拼接操作 pd.concat()方法： pd.cancat()的相关参数: objs:要进行拼接的数据框名称构成的列表，如[dataframe1,dataframe2] axis:按行向下拼接...以上就是关于Python pandas数据框的基本操作，而对于更复杂的更自定义化的与SQL语言更接近的部分，我们之后会在进阶篇中提及。
python 写入AD部门信息报错：“目录服务不能在一个对象的RDN 属性上执行该请求的操作” 问题： 今天使用Python的第三方库pyad在AD中修改部门（OU）的信息，通过ou.update更新部门属性...，想要改部门的名字（Name），这是报错：“目录服务不能在一个对象的RDN 属性上执行该请求的操作” 解决过程： 通过查看这个update的源码，支持写入属性，也没写哪些属性可写。...再看看ou对象有没有其他方法， 这时，看到有一个ou.rename属性，估计是重命名的方法，执行了一下，确实如猜想一样。...解决办法： 更新OU的属性时，执行ou.update(attr={})，attr为属性的键值对字典，键必须跟AD属性一致，并且这个属性可写。...更新OU的名字时，执行ou.rename(new_name=“xxxx”) 提醒： 官方文档的使用教程写的不够详细，大家可以自己看看源码，也不难，多看看有什么其他方法。
如何在字节串（Byte String）上执行常见的文本操作（例如，拆分、搜索和替换）。 解决方案 字节串支持大多数和文本字符串一样的内置操作。...b'World')] >>> data.replace(b'Hello', b'Hello Cruel') bytearray(b'Hello Cruel World') >>> 我们也可以在字节串上执行正则表达式的模式匹配操作...re.split(b'[:,]',data) # Notice: pattern as bytes [b'FOO', b'BAR', b'SPAM'] >>> 讨论 大多数情况下，几乎所有能在文本字符串上执行的操作都可以在字节串上进行...string >>> a[0] 'H' >>> a[1] 'e' >>> b = b'Hello World' # Byte string >>> b[0] 72 >>> b[1] 101 >>> 这种语义上的差异会对试图按照字符的方式处理面向字节流数据的程序带来影响...参考 《Python Cookbook》第三版 http://python3-cookbook.readthedocs.org/zh_CN/latest/
第一步：为了不影响原图像的一些其他操作，先将原图像拷贝一份用来细化处理，在将细化后图片返回出去。 第二步：就跟书里看的那样，需要满足四个条件来才能进行删除该点像素。...,p8出现两次的原因和 上面一步的p4,p6一样 将满足的点的索引值存入一个数组中，根据这个数组中点的索引值坐标 将图像中相应位置的点值置为０ 完成一次边缘细化 最后：反复执行 第二步和第四步，...不断的进行 左右的细化 直到没有点在可以细化 那么我们就得到了 细化后的骨架结构 现在原理已经解释完毕，那么就来看看python 是如何实现细化算法的 def neighbours(x,y,image...２，至于原手指静脉图像中的噪声和阴影等会在骨架图像中产生各种毛刺，这些毛刺也会影响后期的处理。除去毛刺可以通过从每个端点开始沿着费零点搜索，直到 交叉点时停止。...在这个过程中，记录下每个端点上遍历的点数，然后取一个阈值，将小于阈值的那个端点搜索路径上的置为０。这样就完成了对图像的裁剪。
Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下如何在自己电脑上搭建开发环境。...二、windows系统安装python 因为Python是一种跨平台的编程语言，所以Python程序可以在不同的操作系统上运行。然而，在不同的操作系统中安装Python开发环境的方法是有区别的。...下面介绍在windows操作系统中搭建Python开发环境的方法。 1、下载python安装包 访问pyhton官网，下载Windows环境下的Python安装程序，如右图所示。...在打开的对话框中选择Python提供的工具包，一般保持默认的全部选中，然后单击“Next”按钮，如图所示。...开始安装并显示安装进度，如右图所示。安装成功后，单击“Close”按钮关闭对话框即可。 3、检查Python是否安装成功 打开命令提示符cmd窗口，执行“python”命令。
虽然我们从理论上可以知道，用格点法求解近邻表，在复杂度上肯定是要优于传统的算法。本文主要从Python代码的实现上来具体测试一下二者的速度差异，这里使用的硬件还是CPU。...在Python中的实现，因为有numpy这样的强力工具，我们在计算原子两两间距时，只需要对一组维度为(N,D)的原子坐标进行扩维，分别变成(1,N,D)和(N,1,D)大小的原子坐标。...Numpy代码实现 这里我们基于Python中的numpy框架来实现这两个不同的计算近邻表的算法。其实当我们使用numpy来进行计算的时候，应当尽可能的避免循环体的使用。...如果要在GPU上实现格点近邻算法，有可能会遇到这样的一些问题： GPU更加擅长处理静态Shape的张量，因此往往会使用一个最大近邻数，对每一个原子的近邻原子标号进行限制，一般不允许满足cutoff的近邻原子数超过最大近邻数...总结概要 本文介绍了在Python的numpy框架下计算近邻表的两种不同算法的原理以及复杂度，另有分别对应的两种代码实现。在实际使用中，我们更偏向于第二种算法的使用。
看起来以上的逻辑是非常简单的，其实本来也是非常简单的，我看了下，网上关于以上的代码实现还是比较林散和有问题的，优化了python版本的code，并详细解释了每一步，希望，对初学者有所帮助。...item列表 #3.计算其他item的得分：相似度*用户行为程度，求和 #0 hive操作 #1.1统计各商品出现次数 def itemcf_itemall(userlist = list2user...累加所对应的用户相似度，并排序求top #0.hive操作 #1.1求出目标用户的邻居，及对应的相关程度 def neighbour(userid,user_group = list2user,item_group...neighbours[user[0]] = neighbours[user[0]] + 1 return neighbors #通常来说，基于item的推荐对于商品量较大的业务会构成一个巨大的商品矩阵...，核心的相似度计算可以根据实际问题进行修改，基于user的实现过程中，用了邻居这个概念，大大降低了计算量，我用了大概20万用户，2千的商品数，基于user的推荐实现速度大概为基于商品的10分之一，效果差异却相差不大
在本文中，你将学到如何在 VSCode 中进行高效的 Python 开发，其中包括： 安装 VSCode 安装插件让 Python 开发更便利 编写一个简单的 Python 应用 学习如何在 VSCode...工作区设置以 json 格式保存在项目目录下.vscode 文件夹中。 写个 Python 程序 让我们从一个 Python 程序开始探索如何在 VSCode 中进行 Python 开发。...为了让 Python 插件发挥作用，我们需要将文件存储为后缀为 py 的文件，如 sieve.py。...你可以在弹出框中快速安装一个代码检查器，默认安装的是 PyLint。...按 F9 或单击编辑框左侧区域来设置断点。 当你要开始调试像 Django 和 Flask 应用这种更复杂的项目时，需要进行调试配置。
鼠标事件包括点击、双击、移动、释放等操作，通过捕获这些事件，你可以实现各种交互功能，如绘图、拖放、点击按钮等。...在本文中，我们将深入研究如何使用 Python 的 Tkinter 库来处理鼠标事件，并演示如何在应用程序中实现一些常见的鼠标交互功能。...Tkinter 库简介 在开始之前，让我们简要介绍一下 Tkinter 库。 Tkinter 是 Python 标准库中的一个模块，用于创建图形用户界面应用程序。...它提供了一组工具和组件，用于构建窗口、按钮、标签、文本框等 GUI 元素，并且支持事件处理机制，可以监听和响应用户的交互操作。...我们可以为 Canvas 画布绑定这些事件，并在事件发生时执行相应的操作。
在本文中，你将学到如何在VSCode中进行高效的Python开发，其中包括： 安装VSCode 安装插件让Python开发更便利 编写一个简单的Python应用 学习如何在VSCode中运行和调试已有的...工作区设置以json格式保存在项目目录下.vscode文件夹中。 写个Python程序 让我们从一个Python程序开始探索如何在VSCode中进行Python开发。...为了让Python插件发挥作用，我们需要将文件存储为后缀为py的文件，如sieve.py。...你可以在弹出框中快速安装一个代码检查器，默认安装的是PyLint。...当你要开始调试像Django和Flask应用这种更复杂的项目时，需要进行调试配置。在调试视图中，选择配置下拉菜单中的添加配置，然后选择Python： ?
本教程将演示如何在遇到自己的分类问题的情况下在Python中使用KNN。 如果您想继续阅读，可以在此处找到与该示例相对应的Jupyter Notebook。 ...sklearn的makeblobs函数返回一个2元素元组。 我们可以使用pd.DataFrame创建要素的数据框，并传入与要素数据相对应的第一个元组的索引。...与其他机器学习算法不同，我们在执行训练测试拆分之前，对所有训练数据进行拟合和转换。 ...可以使用x轴上i值的范围相对于y轴上的错误率来绘制这些结果。 ...首先，我们创建两个数据框； 一个带有特征，另一个带有标签，将它们连接到单个数据框中，然后选择第一行作为预测标签的数据点。 我们必须记住要缩放数据点，因为模型是在缩放数据上训练的。
对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...从获取对象的边界框开始挺好的，但是边界框本身并不能告诉我们（1）哪些像素属于前景对象，（2）哪些像素属于背景。...在执行传统的图像分类时，我们的目标是预测一组标签来表示输入图像的内容(左上角)。 目标检测建立在图像分类的基础上，但这一次需要我们对图像中每个对象定位。...然后，打开您的终端并执行以下操作： Mask R-CNN with OpenCV---Shell $ python mask_rcnn.py --mask-rcnn mask-rcnn-coco --image...OpenCV和Mask RCNN在视频流中的应用 我们已经学会了怎么将Mask RCNN应用于图像上，现在我们进一步学习如何在视频上应用Mask RCNN.
对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...从获取对象的边界框开始挺好的，但是边界框本身并不能告诉我们（1）哪些像素属于前景对象，（2）哪些像素属于背景。...在执行传统的图像分类时，我们的目标是预测一组标签来表示输入图像的内容(左上角)。 目标检测建立在图像分类的基础上，但这一次需要我们对图像中每个对象定位。...然后，打开您的终端并执行以下操作： Mask R-CNN with OpenCV---Shell $ python mask_rcnn.py --mask-rcnn mask-rcnn-coco --image...OpenCV和Mask RCNN在视频流中的应用 ---- 我们已经学会了怎么将Mask RCNN应用于图像上，现在我们进一步学习如何在视频上应用Mask RCNN.
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